特斯拉近期在中国推出全自动驾驶（FSD）功能，这一快速进展令许多人好奇其背后的实现方式。
由于特斯拉无法将中国境内的训练数据传输至海外，因此无法利用德州超级工厂新建的 Cortex 超级计算机集群。
为此，特斯拉采用了通用模型结合合成训练数据的策略来训练中国版 FSD。实际上，这种合成数据技术同样被用于北美和欧洲市场的FSD训练。
随着欧洲版 FSD 即将面世，模拟训练数据将愈发成为处理极端场景的可靠手段。
模拟内容技术解析
在特斯拉专利《基于视觉的系统训练与合成内容》中，”模拟内容”（Synthetic Content）这一概念被正式提出。以下为技术要点的通俗解读。
纯视觉训练体系
特斯拉的自动驾驶技术完全依赖视觉系统，这意味着车辆仅通过摄像头获取外部环境数据。
虽然已弃用雷达，但激光雷达仍被用于训练阶段校准视觉传感器的精度。
通过多摄像头构建的 3D 环境模型，车辆得以规划路径并做出决策。
所有采集数据均经过标注处理，用于构建车辆周边环境的全景视图及未来状态预测，并通过标签系统实现决策优先级排序。
监督学习模型
FSD 训练采用监督学习框架，输入数据（人工或AI标注）均包含物体位置、速度、加速度等标签信息。
这些“真实标签数据”（ground truth label data）为AI模型提供学习基准，使其能够识别现实驾驶中的类似物体与场景。
模拟内容生成系统
该专利的核心在于模拟内容生成系统，其通过以下方式扩展训练数据。
内容模型属性：从真实标签数据提取关键特征（如道路边缘、车道线、静态/动态物体），通过参数调整生成多样化场景。
上下文标签：为模拟场景添加天气、时段、道路类型等环境参数，增强系统对复杂驾驶环境的理解能力。
数据生成与训练
系统通过改变物体属性、环境条件，模拟交通拥堵、施工路段等特殊场景，生成海量训练数据。结合真实数据与模拟数据的混合数据集，持续推动 FSD 系统进化。
为何需要模拟数据？
尽管特斯拉车队每月在全球产生数亿英里的真实驾驶数据，模拟数据仍具独特价值。
成本控制：规避真实数据采集、传输、存储、标注的全流程成本。
极端场景模拟：高效生成暴雨、浓雾、夜间等危险/罕见驾驶环境。
边缘案例覆盖：针对校车停靠、坠落车辆、突发行人等低概率高风险场景进行专项训练。
持续优化：实现按需数据生成，支持快速迭代开发。
对 FSD 技术细节感兴趣的读者，可参阅我们关于特斯拉自动驾驶专利的系列解读，或对比研究英伟达主要依赖合成数据的 Cosmos 训练系统。
原创文章，作者：特来讯，如若转载，请注明出处：https://teslaside.com/news/22109/
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